Výsledky vyhledávání - "Fraudulent Data"

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

AIM against survey fraud

Autor: Nishant Jha, Daniel Habib

Publikováno v: JAMIA Open

Objectives Although there exists a variety of anonymous survey software, this study aimed to develop an improved system that incentivizes responses and proactively detects fraud attempts while maintaining anonymity. Materials and Methods The Anonymou

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::60a5023327a0d119a127a9137b6257cd
https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooab099

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

REDRAWING THE FRONTIERS IN THE AGE OF POST-PUBLICATION REVIEW

Autor: David William Galbraith

Publikováno v: Frontiers in Genetics, Vol 6 (2015)

Publication forms the core structure supporting the development and transmission of scientific knowledge. For this reason, it is essential that the highest standards of quality control be maintained, in particular to ensure that the information being

Externí odkaz: https://doaj.org/article/f0e0ac11a1b84b77a8ef4ff510530c45

Zobrazit plný text záznamu

Detection and Prevention of Data Fraud in a Study of Community College Career Technical Education Students

Autor: Beverly G. Conrique, Elizabeth McDade-Montez, Pamela M. Anderson

Publikováno v: Community College Journal of Research and Practice. 44:690-693

Online surveys are an efficient and relatively affordable way to collect data. However, there are issues associated with it, including potential fraudulent data due to accidental or deliberate dupl...

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a64fb3e832200eca80ebb12a86720222
https://doi.org/10.1080/10668926.2019.1629126

Zobrazit plný text záznamu

Research on Recognition of Financial Fraud Based on Data Mining

Autor: Chenghao Yue, Shouxi Li, Chenxu He, Jiahao Zhang

Publikováno v: ICCIR

This paper builds a mathematical model based on data mining to study the related issues of fraud. This paper constructs a recognition model from two aspects of traditional recognition and intelligent algorithms, uses Logistic model, BP neural network

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::d749de6be864a42211c41c832c24782b
https://doi.org/10.1145/3473714.3473821

Zobrazit plný text záznamu

Protection – barriers to the publication of fraudulent data

Autor: Geoffrey P. Webb

Publikováno v: Error and Fraud ISBN: 9781003032670
Error and Fraud

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::e0f99aa868e827e8153f25566f9e4e46
https://doi.org/10.1201/9781003032670-6

Zobrazit plný text záznamu

Analysis of retracted articles in the ophthalmic literature

Autor: Parthopratim Dutta Majumder, Rajiv Raman, Tandava Krishnan, Ronnie George

Publikováno v: Eye (Lond)

BACKGROUND: To evaluate the frequency and reason for retraction of ophthalmology publications. METHODS: Two independent reviewers retrieved data from PubMed and Medline using appropriate keywords. Statistical analysis was carried out using Mann–Whi

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::65520476c0dd9258bbabc9451856f90b
https://europepmc.org/articles/PMC8602331/

Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání